在塑料废物管理中使用人工智能使流程更准确、更快速塑料废物是可持续发展方面最普遍的挑战之一，也是当今组织最关心的问题。为了最大限度地减少和消除污染，企业和政府正在将人工智能(AI)作为一种有用的工具。全球每年产生的4亿吨塑料垃圾中，只有不到10%得到回收利用。虽然解决这个问题需要重大而复杂的变化，但可以使用人工智能获得所需的知识和效率。塑料供应链优化人工智能可以提高供应链运营效率。使用预测分析，企业可以更好地了解需求变化并防止生产过剩。人工智能可以帮助公司只使用必要数量的塑料，通过调整制造以适应不断变化的需求周期来减少浪费。一些公司正试图创建一个闭环供应链，其中包括回收和退货，以消除生产中的浪费。在确定如何设计和实施这些系统时必须考虑复杂的因素，但人工智能可以提供帮助。分析工具可以识别潜在的材料再利用位置或处理退货的最有效方式。企业会发现重组供应链以减少塑料垃圾变得更加容易。寻找处理人工智能的新方法可以提出创造性的绿色解决方案来摆脱塑料。最近，研究人员使用机器学习开发了一种酶，可以在不到24小时内将PET聚合物降解为其化学成分。公司可以将这些成分转化为减少浪费的新材料。传统的发现技术是劳动和资源密集型的，通常需要多个实验室实验。通过模拟不同化合物的相互作用，机器学习算法可以加速这一过程。然后，他们可以比传统研究更快、更准确地发现有前途的候选人。一项类似的人工智能辅助研究可能会揭示进一步分解塑料的策略。这些发现可以在管理当前的塑料垃圾和避免未来的垃圾方面发挥重要作用。寻找减少塑料使用的方法首先，减少这种材料的使用是人工智能可能帮助减少塑料垃圾的第一种方式。一些企业已经在使用AI来模拟和分析各种包装布局，以了解如何重新设计它们以使用更少的材料提供相同的强度。实施这些措施的公司使用更少的塑料。人工智能还能够模拟塑料在产品中的替代及其替代材料的包装。利用这些知识，企业可以改用更多可回收和环保的材料，而无需经历耗时、成本高昂的原型制作过程。手动找到最佳修改可能需要几个月的时间，并导致一些代价高昂的错误，但人工智能可以快速高效地完成。消除无用的错误AI还可以增强更传统的处理技术。回收设施通常使用人工分拣技术将可回收塑料从垃圾中分离出来进行填埋。错误是不可避免的，因为这种重复性工作对人类来说通常是繁重或令人厌烦的，但人工智能可以改变这一点。在将垃圾与可回收物分离方面，机器视觉系统比人类更快、更精确。他们总是能达到与无聊和分心的人相同的速度和精确度。回收设施可以阻止可能导致可回收塑料被倾倒在垃圾填埋场的错误。同样，可以通过在生产设施中使用机器视觉和其他人工智能解决方案来避免工业错误。这些小工具将使塑料制造商不易出错，从而减少材料浪费。
